このコースでは、ML ワークフローに対する実践的なアプローチを取り上げます。具体的には、いくつかの ML のビジネス要件とユースケースに取り組む ML チームをケーススタディ形式で紹介します。このチームは、データ マネジメントとガバナンスに必要なツールを理解し、データの前処理に最適なアプローチを検討する必要があります。
2 つのユースケースに対して ML モデルを構築するための 3 つのオプションがチームに提示されます。このコースでは、チームの目標を達成するために、AutoML、BigQuery ML、カスタム トレーニングを使用する理由について説明します。
詳細
このコースでは、Vertex AI Feature Store を使用するメリット、ML モデルの精度を向上させる方法、最も有効な特徴を抽出できるデータ列の見極め方について説明します。また、BigQuery ML、Keras、TensorFlow を使用した特徴量エンジニアリングに関するコンテンツとラボも用意されています。
詳細
このコースでは、TensorFlow と Keras を使用した ML モデルの構築、ML モデルの精度の向上、スケーリングに対応した ML モデルの作成について取り上げます。
詳細
このコースでは、まず、データ品質を向上させる方法や探索的データ分析を行う方法など、データについての議論から始めます。Vertex AI AutoML について確認し、コードを一切記述せずに ML モデルを構築、トレーニング、デプロイする方法を説明します。また、BigQuery ML のメリットを確認します。その後、ML モデルを最適化する方法、一般化とサンプリングを活用してカスタム トレーニング向けに ML モデルの品質を評価する方法を説明します。
詳細
このコースでは、予測 AI と生成 AI の両方のプロジェクトを構築できる、Google Cloud の AI および機械学習（ML）サービスについて紹介します。AI の基盤、開発、ソリューションを含むデータから AI へのライフサイクル全体で利用可能なテクノロジー、プロダクト、ツールについて説明するとともに、魅力的な学習体験と実践的なハンズオン演習を通じて、データ サイエンティスト、AI 開発者、ML エンジニアの方々がスキルや知識を強化できるようサポートすることを目指しています。
詳細
DevOps によって 競争優位性を確保します。DevOps とは、ソフトウェア デリバリーを迅速化し、サービスの信頼性を向上させ、 ソフトウェアの開発と運用に影響を与えるステークホルダーの間で共有の当事者意識を高めることを目的とする、組織的、 文化的な考え方や取り組みです。このクエストでは、Google Cloud を使用して ソフトウェア デリバリーの速度、安定性、可用性、安全性を向上させる方法を学びます。 DevOps Research and Assessment チームが Google Cloud に加わりました。自社の DevOps チームの実力はいかがですか？ 5 問の多肢選択式テストで評価してみましょう。
詳細
セキュリティは、Google Cloud のサービスにおける妥協のない機能であり、これを念頭に、 プロジェクトをまたいで安全性を確保し ID を保護するための専用ツールが 開発されています。この入門コースでは、 ユーザー アカウントと仮想マシン アカウントの管理における主要機能である Google Cloud の Identity and Access Management（IAM）サービス の実践演習を行います。VPC と VPN のプロビジョニングを通してネットワーク セキュリティを実際に体験し、セキュリティ 脅威とデータ損失防止に使用できるツールについて学びます。
詳細
これは、Google Cloud Essentials よりもレベルの高い内容の練習機会を求めている初心者のクラウド デベロッパーに おすすめのコースです。Cloud Storage だけでなく、 Monitoring や Cloud Run functions などの主要なアプリケーション サービスに関連するラボを通して、 実践的な経験を積むことが可能です。また、 あらゆる Google Cloud イニシアチブに応用できる有益なスキルを身に付けることができます。
詳細
Google Cloud の請求管理と費用管理の基礎を学ぶ、2 部構成コースの 2 つ目のクエストです。このクエストは、財務または IT の担当者で、組織のクラウド インフラストラクチャの最適化を担う方に最適です。ここでは、予算とアラートの設定、割り当て上限の管理、確約利用割引の活用など、Google Cloud 費用を管理および最適化する方法をいくつか学びます。ハンズオンラボでは、さまざまなツールを実際に使って Google Cloud の費用を管理、最適化したり、費用を最適化するためのベスト プラクティスを技術チームに共有し、その普及を促したりすることができます。
詳細
このクエストは、技術または財務の担当者で GCP の費用の管理を担う方に最適です。請求先アカウントを設定する方法、リソースを整理する方法、請求アクセス権限を管理する方法について学習します。ハンズオンラボでは、請求書を表示する方法、請求レポートを使用して GCP の費用を追跡する方法、BigQuery や Google スプレッドシートを使用して請求データを分析する方法、データポータルを使用してカスタムの請求ダッシュボードを作成する方法について学習します。
When it comes to hosting websites and web applications, you want a framework that’s robust, fast, and secure. By choosing the Google Cloud Platform, you will have all of those needs covered. In this fundamental-level quest, you will get hands-on practice with GCPs key infrastructure and computing services for the web. From deploying your first web app, to integrating Cloud SQL with Ruby on Rails, to mapping the NYC subway system on App Engine, you will learn all the skills needed to harness GCPs web hosting power.
詳細
Google Cloud Application Programming Interfaces は、Google Cloud Services とプログラムでインタラクトするメカニズムです。このクエストは、GCP API のハンズオン演習を提供し、APIをブラウズして、実行するツールである Google の API Explorerを通して学習します。クラウドのストレージ間でのデータ移行の方法、コンピュートエンジンインスタンスのデプロイ、Dataprocクラスタの設定などを学ぶことにより、API が強力で、なぜGCPユーザが使用しているかを理解できます。
詳細
With Google Assistant part of over a billion consumer devices, this quest teaches you how to build practical Google Assistant applications integrated with Google Cloud services via APIs. Example apps will use the Dialogflow conversational suite and the Actions and Cloud Functions frameworks. You will build 5 different applications that explore useful and fun tools you can extend on your own. No hardware required! These labs use the cloud-based Google Assistant simulator environment for developing and testing, but if you do have your own device, such as a Google Home or a Google Hub, additional instructions are provided on how to deploy your apps to your own hardware.
詳細
機械学習はもっとも迅速に成長しているテクノロジーの分野です。Google Cloud Platformは、その成長に一役かっています。APIのホストを使うことにより、GCPにはツールがあります。この上級レベルのクエストでは、「Implementing an AI Chatbot with Dialogflow」や「Detect Labels, Faces, and Landmarks in Images with the Cloud Vision API」と同様に機械学習APIについてハンズオンで演習ができます。
詳細
ML は、IT 分野で最も急速に成長している技術の一つであり、Google Cloud Platform はその発展に大きく貢献してきました。 Google Cloud では多数の API により、ほぼすべての ML ジョブに対応するツールを提供しています。 この入門コースでは、ラボを通じて言語処理に活用できる ML の実践演習を行います。 これにより、テキストからのエンティティの抽出、 感情分析と構文解析、音声文字変換のための Speech-to-Text API の使用方法を学ぶことができます。
詳細
大規模なコンピューティング能力を使用してパターンを認識し、 画像を「読み取る」ことは、自動運転車や顔認識に使用される AI の基盤技術の一つです 。 Google Cloud Platform は、 API を呼び出すだけで利用できるシステムを通じて、ワールドクラスの速度と精度を提供します。 こうした機能とさまざまな API を備えた GCP のツールを使えば、 ほぼあらゆる ML ジョブに対応できます。 この入門コースでは、 画像処理に用いられる ML の実践的な演習を行います。 ラボを活用して、画像にラベルを付けたり、顔やランドマークを検出したり、 画像内のテキストを抽出、分析、翻訳したりすることができます。
Welcome, gamers! Cloud Hero is played around the world, in person and online. Today, you have the opportunity to become one of the Cloud Heroes! Today's game is all about Big Data and Machine Learning. You will compete to see who can finish the game with the most points. Speed is important, and so is accuracy! Start taking the game labs to score points. Earn the most points by completing the steps in the lab.... and get bonus points for speed! Be sure to click "End" when you're done with the lab to get the maximum points. You can take each lab up to 5 times. Winners, collect your prizes at the front of the room!
Professional Machine Learning Engineer 学習ガイド
Earned 11月 18, 2024 EST
企業における ML
Earned 7月 19, 2024 EDT
特徴量エンジニアリング
Earned 7月 6, 2024 EDT
Google Cloud での Keras を使った ML モデルの構築、トレーニング、デプロイ
Earned 6月 29, 2024 EDT
Launching into Machine Learning - 日本語版
Earned 6月 26, 2024 EDT
Google Cloud における AI と ML の概要
Earned 6月 23, 2024 EDT
DevOps の基礎
Earned 12月 29, 2019 EST
セキュリティと ID の基礎
Earned 12月 28, 2019 EST
ベースライン: インフラストラクチャ
Earned 12月 27, 2019 EST
Optimize Google Cloud Costs
Earned 12月 27, 2019 EST
Understand Your Google Cloud Costs
Earned 12月 26, 2019 EST
Google Cloud の Kubernetes
Earned 12月 25, 2019 EST
DEPRECATED Cloud Architecture
Earned 12月 25, 2019 EST
クラウド エンジニアリング
Earned 12月 24, 2019 EST
DEPRECATED Websites and Web Applications
Earned 11月 24, 2019 EST
Exploring APIs
Earned 11月 24, 2019 EST
[DEPRECATED] OK Google: Build Interactive Apps with Google Assistant
Earned 11月 16, 2019 EST
機械学習API
Earned 11月 13, 2019 EST
ML 入門: 言語処理
Earned 11月 11, 2019 EST
ML 入門: 画像処理
Earned 11月 11, 2019 EST
ベースライン: データ、ML、AI
Earned 11月 11, 2019 EST
Cloud Hero @OnBoard: Big Data and Machine Learning
Earned 11月 4, 2019 EST
Google Cloud Essentials
Earned 11月 4, 2019 EST